合成孔径雷达

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Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助

资源描述采用颜色直方图作为特征的粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法

资源描述这是必要的混合的片段的图片（混合随机顺序），然后将其放置在他们的地方。要做到这一点，按鼠标左键并按住它，拖动它的位置的片段。当你发布的“源”和“目标”的片段进行交换。经过适当的比对的片段将是奖图片。

资源描述对摄像头、视频、图片中的人脸进行检测，并记录人脸个数

该程序实现了2004年Boykov新的最大流最小割算法，应用在图像分割中的图割模型中，能够最优化图割中的能量函数，代码完整，能够实现。

这是一个用于实现图割算法的代码，由C++编写，并且有matlab接口。欢迎大家下载、使用。谢谢支持！

由于sift算法提取到的特征点数量太多，而且检测到的特征点中伪特征点较多，且分布不够均匀，不能够很好地反映图像特征。此外每个特征点都有128维的特征向量，而且算法中包含经过大量的高斯卷积过程，所以算法运算量十分巨大，配准的速度慢。故考虑采用Harris算子代替近点SIFT 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

PixelFormat 对象定义给定格式像素数据的布局。